> For the complete documentation index, see [llms.txt](https://helps.ptengine.com/llms.txt). Markdown versions of documentation pages are available by appending `.md` to page URLs; this page is available as [Markdown](https://helps.ptengine.com/insight/smart-heatmap/smart-summary.md). # スマートサマリー AI がページデータを自動で分析し、**ページ全体・ブロック単位・広告チャネル別・訪問者セグメント別**の主要インサイトをまとめて提示します。ヒートマップ分析が初めての方でも、ページの状況とその「なぜ」がすぐにつかめます。 *** ## このサマリーで分かること * ページ全体の分析結論と、注目・離脱の主要ポイント * 各ブロックがユーザー心理のどの段階を担っているか * 広告チャネルごとのパフォーマンス比較 * 訪問者セグメント（地域・デバイス・新規／リピーターなど）ごとの行動傾向 > **スマートサマリーを最大限に活用するために**：対象ページに [ブロック設定](https://helps.ptengine.com/insight/smart-heatmap/pages/nMt0VhjvPFQTPK8rfwck#ブロックの設定) が済んでいると、ブロック単位の分析が見えるようになります。設定がまだの場合や、ページ構成を大きく変えた直後は、サマリーがうまく生成されないこともあります。 *** ## 使い方 ヒートマップツールバーの **「スマートサマリー」** タブをクリックすると、AI による分析結果が右側パネルに表示されます。 右側パネルには、以下の 3 つのサブタブが用意されています： * ユーザー行動分析 * 広告効果分析 * オーディエンス分析

スマートサマリー画面（右側パネルに主要インサイトと3つのサブタブ）

*** ## 1. ユーザー行動分析 ページ上のユーザー行動を、ブロック単位で読み解きます。 ### 何が見えてくるか * **主要インサイト**：ページ全体の分析結論（例：「ファーストビューで 36% が離脱しており、価値提案の具体性が課題かもしれません」） * **フェーズ別行動分析**：ページを心理的な 4 段階に分け、それぞれの段階でユーザーがどう動いたかを解説 * **注目ポイント**：ユーザーの関心が集まっている箇所と、その背景 * **離脱ポイント**：ユーザーが離脱しやすい箇所と、考えられる原因 ### ページタイプの自動識別 ユーザー行動分析を行うとき、スマートヒートマップはまず**ページの種類を自動で識別**します。ページタイプによって訪問目的や閲覧パターンは大きく違うため、分析フレームワークもそれに合わせて切り替わります。 | ページタイプ | 特徴 | | ------------ | ------------------------------- | | 広告 LP | ナビゲーションなし、単一 CTA、長文テキスト構成 | | 記事 LP | 編集記事風レイアウト、教育的コンテンツ、ソフト CTA | | 商品詳細ページ（PDP） | Buy Box、ユーザーレビュー、商品ギャラリー | | ホームページ | フルナビゲーション、Hero Banner、ブランドストーリー | | キャンペーンページ | イベント主導、クーポン・カウントダウン、タイムセール | | その他 | ログインページ、お問い合わせページ など | ### 4 段階の心理モデル 識別されたページタイプをふまえて、各ブロックのコンテンツを **4 つの心理段階**に分けて分析します。 | 段階 | ユーザーの問い | 意味 | | ------- | --------------- | -------------- | | Phase 1 | 「自分に関係があるか？」 | 関連性の確立・第一印象の形成 | | Phase 2 | 「私の課題を理解しているか？」 | 共感の醸成・理解コストの低減 | | Phase 3 | 「なぜこの商品を買うべきか？」 | 根拠と証拠の提示・信頼の構築 | | Phase 4 | 「本当に安全か？」 | リスク低減・行動の後押し | ### ページタイプ別のフェーズ名 同じ Phase 1 でも、PDP のユーザーは「購入判断に必要な情報が揃っているか」を確認し、記事 LP のユーザーは「読み進める価値があるか」を見ています。そのため、**ページタイプごとに各フェーズの名前が最適化**されています。 | ページタイプ | Phase 1 | Phase 2 | Phase 3 | Phase 4 | | --------- | ---------------- | ---------- | ------------------- | ----------- | | 広告 LP | 第一印象を受け止める | 共感を生む | 購入理由を与える | 不安を解消する | | 記事 LP | 読み進める信頼をつくる | 課題への共感を強める | 解決策で納得させる | 行動のハードルを下げる | | 商品詳細ページ | 購入判断要素を揃える | 商品価値を伝える | 信頼の根拠を示す | 購入行動を後押しする | | ホームページ | ブランドとターゲットを明確にする | 次の導線へ誘導する | 信頼と理由を強化する | 継続関係につなげる | | キャンペーンページ | キャンペーン価値に集中する | 参加ルールを説明する | カテゴリで素早く商品を選べるようにする | 注文完了まで後押しする | > Phase 1〜4 の番号はすべてのページタイプで共通の対応キーで、フェーズ名はページタイプに応じた表示ラベルです。分析レポートにはページタイプに合わせた名前で表示されます。 この分類は、ページを上から順に区切るのではなく、**各ブロックのコンテンツが果たしている心理的な役割**をもとに自動で判定されます。 ### 使用する主な指標 | 指標 | 役割 | | ------------ | ------------------ | | ブロック平均滞在時間 | ユーザーの関心度の判定 | | ブロック離脱率 | 離脱ポイントの特定 | | インプレッション率 | ブロックへの表示状況の確認 | | ブロックコンバージョン率 | コンテンツの CV 貢献度の補足判断 | *** ## 2. 広告効果分析 ページに流入した広告チャネルのパフォーマンスを比較分析します。 > **コンバージョン率の計算基準について**：本分析のコンバージョン率は、コンバージョン設定画面で**最上位に並んでいる主コンバージョン**を基準に計算されます。複数のコンバージョン目標を設定している場合でも、ここでは主コンバージョンが参照されます。基準にしたいコンバージョンを変えたいときは、コンバージョン設定画面で対象のコンバージョンを 1 番目にドラッグすると切り替わります。詳しくは [ブロック・要素の設定方法 — コンバージョンの設定](https://helps.ptengine.com/insight/smart-heatmap/pages/nMt0VhjvPFQTPK8rfwck#コンバージョンの設定) をご覧ください。 ### 何が見えてくるか * **主要インサイト**：効果の高い広告チャネルと低い広告チャネルの対比（例：「Google 検索はコンバージョン率 2.1% で最も効果的、Instagram 広告は 0.3% で改善余地あり」） * **全体概況**：トラフィックの構成と、主な広告チャネルのパフォーマンス概要 ### 分析の仕組み 広告効果分析では、各広告チャネルを**セッション数**と**コンバージョン率**の 2 軸で評価します。 | セッション数 | コンバージョン率 | 評価 | 推奨アクション | | ------ | -------- | ---------- | ------------------------------ | | 多い | 高い | 効果的なチャネル | 維持・強化、成功要因を他チャネルへ横展開 | | 少ない | 高い | 潜在力のあるチャネル | 配信量を慎重に拡大 | | 多い | 低い | 要注意チャネル | ランディングページとの整合性を確認、改善が見込めなければ縮小 | | 少ない | 低い | 検証中チャネル | 小規模テストを続けて効果を見極め | > 特定のチャネルがトラフィックの 95% 以上を占めている場合は、比較分析ではなく全体概況として扱われます。 > > **サマリーが表示されない場合**：訪問数やコンバージョン数が統計的に比較できない水準の場合や、対象期間内に有効な広告チャネル経由の訪問が見られなかった場合は、サマリーが生成されないことがあります。期間を広げたり、セグメント条件を見直してから再度ご確認ください。 ### 使用する主な指標 | 指標 | 役割 | | --------- | -------------- | | 訪問数 | トラフィックの規模 | | コンバージョン率 | チャネルの質の評価 | | 直帰率 | ランディングページとの整合性 | | クリック率 | ページ内でのエンゲージメント | | CTA クリック率 | アクション意欲の指標 | | 平均滞在時間 | コンテンツへの関与度 | *** ## 3. オーディエンス分析 訪問者セグメント（地域、デバイス、訪問者タイプなど）ごとの行動傾向を分析します。 > **コンバージョン率の計算基準について**：本分析のコンバージョン率も、**主コンバージョン**（コンバージョン設定画面の最上位）が基準になります。広告効果分析と同じ仕様です。 ### 何が見えてくるか * **主要インサイト**：質の高い訪問者セグメントと、改善余地のあるセグメントの対比（例：「リピーターのコンバージョン率は新規訪問者の 3 倍。リピーター向けの施策強化が有効」） * **全体概況**：訪問者の構成と、主なセグメントのパフォーマンス概要 ### 分析の仕組み オーディエンス分析でも、広告効果分析と同じ**セッション数 × コンバージョン率**の 2 軸で各セグメントを評価します。 分析できるセグメントの例： | セグメント種別 | 例 | | ------- | ---------------- | | 訪問者タイプ | 新規訪問者、リピーター | | デバイス | Mobile、PC、Tablet | | 地域 | 国、都道府県 | | 流入チャネル | 自然検索、キャンペーン、直接流入 | | 直帰／非直帰 | 直帰訪問者、非直帰訪問者 | > **サマリーが表示されない場合**：選択した訪問者セグメントの訪問数が極端に少ない、もしくはコンバージョンが発生していないなど、比較分析に十分なデータがない場合はサマリーが生成されません。対象期間やセグメント条件を見直してみてください。 ### 使用する主な指標 広告効果分析と同じ指標セットを使用します（CTA クリック率を除く）。 *** ## AI サマリーの読み方のコツ ### スマートサマリーを「分析の出発点」として使う スマートサマリーは、分析の**出発点**として最も効果的に活用できます。AI が示した洞察を入口に、詳しく見たい箇所を他のヒートマップタブで深掘りしていく流れがおすすめです。 | スマートサマリーの発見 | 次のステップ | | ---------------------- | ----------------------------------------------------------------------- | | 「Phase 1 で離脱が多い」 | → [離脱ヒートマップ](/insight/smart-heatmap/exit-heatmap.md) でファーストビュー周辺を詳しく確認 | | 「特定ブロックの注目度が高い」 | → [滞在ヒートマップ](/insight/smart-heatmap/stay-heatmap.md) で該当ブロックの詳細を確認 | | 「特定広告チャネルのコンバージョン率が低い」 | → [ツールバー](/insight/smart-heatmap/toolbar.md) のセグメントでそのチャネルに絞ったヒートマップを確認 | | 「リピーターのコンバージョン率が高い」 | → リピーター向けの施策を Experience で作成 | ### 注意点 * AI の分析結果は「**可能性の示唆**」であって、確定的な因果関係を示すものではありません * 訪問数が少ないセグメントの分析結果は、参考程度にとどめるのがおすすめです * 定期的に確認すると、時系列での変化が見えてきます *** ## プラン別の利用回数 スマートサマリーは AI を利用するため、プランに応じて利用回数の上限が設けられています。 ヒートマップ画面右下の「**サマリー機能残り利用回数**」で、現在の残数を確認できます。残数が不足してきた場合は、プランのアップグレードをご検討ください。 *** ## 関連ページ * [滞在ヒートマップ](/insight/smart-heatmap/stay-heatmap.md) * [離脱ヒートマップ](/insight/smart-heatmap/exit-heatmap.md) * [クリックヒートマップ](/insight/smart-heatmap/click-heatmap.md) * [コンバージョン貢献ヒートマップ](/insight/smart-heatmap/conversion-heatmap.md) * [指標リファレンス](/insight/smart-heatmap/metric-reference.md)